函数序列与级数
逐项微分
对级数逐项微分——(sum f_n)' = sum f_n'——看似逐项积分的天然兄弟,却危险得多。微分会放大摆动,所以 f_n 本身一致收敛并不够。必须把收敛要求加在导数上,这是一个严格更强的条件。
定理:设每个 f_n 在区间 [a, b] 上可微,导数 f_n' 在 [a, b] 上一致收敛,且仅在某一点 x_0 处 f_n(x_0) 收敛。则 f_n 在 [a, b] 上一致收敛到一个可微函数 f,且对每个 x 有 f'(x) = lim f_n'(x)。级数形式:若 sum f_n' 一致收敛且级数在某一点收敛,则 sum f_n 收敛到一个可微的和,其导数为 sum f_n'。
假设之所以一边倒,是因为:积分使函数变光滑,微分使函数变粗糙。一个经典警示例子是 f_n(x) = sin(nx)/sqrt(n):它们一致收敛到 0(sup = 1/sqrt(n) -> 0),然而 f_n'(x) = sqrt(n) cos(nx) 根本不收敛。所以即便函数本身一致收敛,也不能告诉你其导数的极限——你必须直接对导数加以控制。
对几何级数 f(x) = sum_{n>=0} x^n = 1/(1 - x),求导后的级数 sum_{n>=1} n x^{n-1} 在任意 r < 1 的 [-r, r] 上一致收敛(用 M 判别法取 M_n = n r^{n-1})。于是在 (-1, 1) 上 f'(x) = sum_{n>=1} n x^{n-1} = 1/(1 - x)^2,与直接求导完全吻合。
对几何级数逐项求导给出 1/(1-x) 的导数。
另见